KEY POINTS
この記事の要点
- RPAはもう古い？AI時代でも必要とされる理由
- RPAとAIは役割が違う
- 実際の業務では「実行」が必要
RPAはもう古い？AI時代でも必要とされる理由
最近では、生成AIやAIエージェントに関する話題が増え、
「RPAはもう古いのでは？」
という声を聞くことも増えてきました。
確かに、AIは急速に進化しています。
しかし実際の現場では、今でもRPAが必要とされる場面は多く存在します。
今回は、AI時代でもRPAが必要とされる理由について、現場目線で整理してみます。
RPAとAIは役割が違う
まず重要なのは、RPAとAIは役割が違うという点です。
例えばAIは、
- 文章生成
- 要約
- 分類
- 判断補助
などが得意です。
一方RPAは、
- システム操作
- データ転記
- ファイル処理
- 定型実行
など、「実際に動かすこと」が得意です。
つまり、AIとRPAは競合というより、役割が異なる技術です。
実際の業務では「実行」が必要
例えば現場では、
- CSVダウンロード
- Excel更新
- システム登録
- 帳票出力
- メール送信
など、多くの実行処理が存在します。
AIが判断できても、最終的に誰かが実行しなければ業務は進みません。
ここで重要になるのがRPAです。
APIだけでは解決できないことも多い
最近では、API連携も増えてきています。
しかし実際の現場では、
- 古いシステム
- API未対応
- 画面操作前提
の業務も多く存在します。
そのため、画面操作型のRPAが必要になるケースも少なくありません。
今後は「AI × RPA」が重要になる
今後は、AIとRPAを組み合わせた業務改善がさらに増えていくと感じています。
例えば、
- AIが内容を判定
- RPAが登録処理を実施
- DBへデータ蓄積
- ワークフローで承認
のように、それぞれ役割を分担する形です。
実際の業務改善では、「AIだけ」ではなく、「どう繋ぐか」が重要になります。
RPAが不要になるわけではない
AIが進化しても、現場業務には、
- 実行
- 連携
- 運用
- 監視
など、多くの作業が存在します。
そのため今後も、RPAが完全になくなるというより、AIと組み合わせながら役割が変化していく可能性が高そうです。
まとめ
AI時代になっても、RPAが不要になるわけではありません。
AIは「判断」が得意であり、RPAは「実行」が得意です。
今後の業務改善では、
- AI
- RPA
- データ連携
- 業務設計
などを組み合わせながら、「業務全体をどう繋ぐか」がさらに重要になっていきそうです。
